SYSTEM ARCHITECTURE · 架构

不是一个网站,
是一套三层可调用系统

最底下是工作台,负责把输入整理成结构化知识;中间是横向扩展的知识板块;最上面是可视化展示与交互——人能读的网站、站内的 Agent、以及对外的 MCP 协议入口。三层各司其职,同一份知识只生产一次,被三种方式消费。

— 邱懿武 · v0.3 · 2026-08-10 修订(新增:三路进料 / 五道闸门 / PPT 图文库;数字改为实时派生)
01 工作台 · 最底层

把输入,变成结构化知识

Workbench — Ingestion & Atomization

这一层不面向访客,面向"料"。人工输入、投料目录、外部 API 三路进料,都在这里被拆解、打标、写入原子库——这是全站唯一的"生产现场",也是唯一设了闸门的地方:料进得来,但错的东西出不去。

输入 · Input
三条已通的进料口:本人输入(会议录音、演讲逐字稿、判断口述)、投料目录~/Documents/工作台投料/ 丢进 md/txt/srt/vtt/html/pdf 即入库)、外部 API(深脑 100 场对话已全量归档,挂进部署自动增量)
处理 · Process
pipeline 脚本群:extract_talks.py 结构化实录、build_semantic_index.py 建语义索引、build_books_public.py 从真源派生公开数据、api_server.py 提供内部编辑接口
存储 · Store
原子库 data/atom/、PPT 图文库 data/slide-library.json、深脑记忆 data/lengjing/、语义索引 data/semantic/、预测核验档案 data/predictions-verified/
内部接口 · Internal MCP
qiuyiwu-atoms MCP:search_atoms / get_atom / add_atom / verify_prediction——本人的编程会话已经在用
闸门 · Gates
部署前五道硬检查,任一不过即中止:脱敏(客户名黑名单)、页面归属(内部页不得公开)、对外页一致性子域取数图文库结构——规范只要靠人记就会过期,所以全部写成脚本
同一套 MCP 协议,内部会话全量访问;对外访问走第三层的 key 门禁——不是两套系统,是一套系统的两种打开方式。
02 知识板块 · 中间层

横向可扩展,不设上限

Knowledge Sections — Horizontally Extensible

工作台产出的结构化知识,在这一层按类型归档。这一层的关键特征是横向扩展——今天是这几类,明天可以加下一类,彼此互相引用,但互不依赖。

·知识体系 ·演讲实录 ·方法论 ·PPT 图文库 ·产品矩阵 文章 / 观点 案例库 判断库 / 金句 对账台账 + 未来新板块…

每个板块都是同一批原子的不同切面——一条判断可能同时被知识体系引用、被演讲讲过、被案例验证。这也是为什么第三层能用三种方式呈现同一份东西,而不是各存一份。

对账台账被单独标出已上线),因为它不是又一个内容板块,而是全系统唯一的自我校正机制——唯一回答「我过去说的话,现在被证明对不对」的地方。判断会过期;一个交付判断的系统若没有校正回路,就只是在累积未经检验的断言。

◉ 公开池 · Public

已发布页面萃取出的原子。脱敏由构建方式保证——只扫已发布内容,不靠提示词约束。第三层三条出口都能读。

◍ 内部池 · Internal

会议记忆、人物档案、未成文的判断、客户相关上下文。只有工作台与本人会话可达,不进入任何对外通道。

为什么分池要放在第二层:如果两类原子混在一起存,只在第三层靠 key 拦,那么鉴权一旦有洞就是全量泄漏。在第二层就分开,对外通道从物理上就取不到内部池——这是结构性安全,不是策略性安全。

03 可视化展示与交互 · 最顶层

同一份知识,三种打开方式

Presentation & Interaction — Human / Agent / Protocol

这是唯一直接面向访客的一层。三条出口并列存在,分别面向"人"、"本站的 Agent"、"外部第三方的 Agent"——权限逐级收紧。

人读网站

Website

首页、知识体系、课程、演讲档案——最直观的可视化呈现,谁都能看,不需要任何权限。

无门禁

站内 Agent

In-site Copilot

Copilot 式的"跟我聊聊"——在网站内直接调用下面两层的能力,语音(ASR/TTS)是它的界面化形态。

同源,无需 key

MCP 入口

Protocol Gateway

给第三方 Agent 的协议入口——发现免费(skill manifest 任何人可读),调用收紧(需授权 key 才能真正取数据)。

🔑 需授权 key
— 第三方 Agent 接入路径示例
01
读取主页
Claude Code 等 agent 打开 qiuyiwu.com
02
发现 skill
从 agent.json / llms.txt 读到 skill manifest,理解这个网站有什么能力
03
连接 MCP
按 manifest 指引连上 MCP 端点,看到工具列表
04
🔑 出示授权 key
没有 key 只能看到工具存在;有 key 才能真正调用 search_atoms 等能力
05
调用能力
按 key 对应的权限范围,读取(或写回)第二层的知识板块
回流 · Feedback to Layer 01

前面三层是单向的:料进来 → 归档 → 被消费。但被怎么消费本身就是新的料。人在站内 Agent 问了什么、第三方 Agent 调用了哪些原子、哪条判断被反复引用、哪条从来没人碰——这些信号回到工作台,决定下一步该补什么、该淘汰什么。

没有这条回流,系统只会越堆越大,不会越用越准。

站内 Agent 提问 MCP 调用记录 · log_usage 原子引用频次 预测核验结果
◍ 工具已存在(log_usage),闭环尚未接通 —— 当前最大的结构缺口
已跑通

工作台 pipeline 与原子库;三路进料(本人输入 / 投料目录 / 深脑 API);五道部署闸门;PPT 图文库 2228 页归节 92%;qiuyiwu-atoms MCP(本人会话);知识板块全部内容;对账台账已上线;人读网站;站内 Agent 的文字通道——/api/talk 已实测返回流式回答,不是规划

雏形已搭,待完善

本页面本身;首页的 Agent 入口区块(可复制指令,走 agent.json 发现层);内外分池的边界已在构建方式上成立,但尚未在存储上物理隔离

规划中

MCP 对外的 key 发放与分层鉴权;skill manifest 与安装指引;站内 Agent 的 ASR/TTS 语音化;回流闭环——目前最大的结构缺口